防詐3要訣：不聽信、不操作、掛斷電話 
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內容簡介
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未來的國際通用語言只有一種——程式語言。FinTech強勢佔領金融市場，想在瞬息萬變的財金領域脫穎而出，就要具備程式語言邏輯的知能。
●打造沉浸式R語言的學習環境
本書用統計學觀點，檢視實際的財金時間序列資料，臨場感十足。讀取、計算、模擬、編表或繪圖，皆詳細收錄對應的R程式，不省略不馬虎，對應實作好簡單。
●比起理論，更重視實際操作
不僅強調理論與實際結合，同時包括蒙地卡羅、拔靴與貝氏計量等模擬方法。提供許多R程式碼撰寫範例，情境式學習，效果更加分。
●拜程式語言的強大，學習門檻大幅降低
除了適合大學部或研究所的 「時間序列分析」 、「計量經濟學」 或 「應用統計」 等課程；搭配貼心解說的「附錄」使用，也適合從零開始的讀者自修。
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●比起理論，更重視實際操作
不僅強調理論與實際結合，同時包括蒙地卡羅、拔靴與貝氏計量等模擬方法。提供許多R程式碼撰寫範例，情境式學習，效果更加分。
●拜程式語言的強大，學習門檻大幅降低
除了適合大學部或研究所的 「時間序列分析」 、「計量經濟學」 或 「應用統計」 等課程；搭配貼心解說的「附錄」使用，也適合從零開始的讀者自修。
產品目錄
Chapter 1 迴歸模型 ( 一)
1. 迴歸模型的意義
2. OLS 估計式的幾何特徵
2.1 OLS 估計式的數值特徵
2.2 Frisch-Waugh-Lovell 定理
3. 迴歸模型的假定與OLS
3.1 AT、AL 與AFR 的意義
3.2 AX 的假定
3.3 AH 與AN 的假定
3.4 Mann-Wald 定理
Chapter 2 迴歸模型 ( 二)
1. 統計推論
1.1 有關於β 的線性假設檢定
1.2 線性限制下的估計
1.3 一個例子：MRW（1992）
2. LR、Wald 與LM 檢定
2.1 ML 估計
2.2 LR、Wald 與LM 檢定
3. 初見拔靴法
3.1 拔靴法的原理
3.2 拔靴法於迴歸模型的應用
Chapter 3 ARIMA 模型 ( 一)
1. 隨機過程
1.1 定態的隨機過程
1.2 定態隨機過程之建構
1.3 落後運算式的應用
2. AR 過程
2.1 AR(p) 過程
2.2 衝擊反應函數
Chapter 4 ARIMA 模型( 二)
1. ARIMA 模型
1.1 MA 過程
1.2 ARMA 過程
1.3 ARIMA 模型的建立
1.4 預測
2. 非定態隨機過程的考量
2.1 虛假迴歸模型
2.2 Beveridge-Nelson 分解
Chapter 5 頻譜分析
1. 認識週期函數
1.1 正弦與餘弦函數
1.2 季節模型
2. 母體頻譜
2.1 自我共變異數產生函數
2.2 母體頻譜與其特徵
3. 母體頻譜的意義
3.1 母體頻譜的解釋
3.2 樣本週期圖
3.3 長期變異數
4. 母體頻譜的估計
4.1 長期變異數的估計
4.2 母體頻譜的估計
Chapter 6 單根檢定
1. 非定態分配理論
1.1 定態與非定態隨機過程變數
1.2 非定態變數的漸近分析
2. 傳統的單根檢定
2.1 DF 檢定
2.2 ADF 檢定
2.3 PP 檢定
2.4 KPSS 檢定
3. 較有效的單根檢定
3.1 除去趨勢化
3.2 ERS 檢定
3.3 有效的修正PP 檢定
Chapter 7 VAR 模型
1. SUR 模型與線性VAR 過程
1.1 SUR 模型
1.2 線性VAR 過程
2. VAR 模型的估計
2.1 OLS 與ML 估計
2.2 RGLS 估計
3. 定態的VAR 模型
3.1 預測
3.2 落後期p 選擇過程
3.3 Granger 因果關係
3.4 衝擊反應函數
3.5 預測誤差之變異數拆解
3.6 診斷檢定
4. 拔靴法
4.1 AR(p) 模型
4.2 VAR(p) 模型
Chapter 8 貝氏VAR 模型
1. 貝氏統計方法
1.1 貝氏理論與計算
1.2 線性迴歸模型
2. Gibbs 抽樣方法
2.1 線性迴歸模型的應用
2.2 Gibbs 抽樣的收斂
3. VAR 模型的應用
3.1 BVAR 模型
3.2 Minnesota 先驗
參考文獻
中文索引
英文索引
1. 迴歸模型的意義
2. OLS 估計式的幾何特徵
2.1 OLS 估計式的數值特徵
2.2 Frisch-Waugh-Lovell 定理
3. 迴歸模型的假定與OLS
3.1 AT、AL 與AFR 的意義
3.2 AX 的假定
3.3 AH 與AN 的假定
3.4 Mann-Wald 定理
Chapter 2 迴歸模型 ( 二)
1. 統計推論
1.1 有關於β 的線性假設檢定
1.2 線性限制下的估計
1.3 一個例子：MRW（1992）
2. LR、Wald 與LM 檢定
2.1 ML 估計
2.2 LR、Wald 與LM 檢定
3. 初見拔靴法
3.1 拔靴法的原理
3.2 拔靴法於迴歸模型的應用
Chapter 3 ARIMA 模型 ( 一)
1. 隨機過程
1.1 定態的隨機過程
1.2 定態隨機過程之建構
1.3 落後運算式的應用
2. AR 過程
2.1 AR(p) 過程
2.2 衝擊反應函數
Chapter 4 ARIMA 模型( 二)
1. ARIMA 模型
1.1 MA 過程
1.2 ARMA 過程
1.3 ARIMA 模型的建立
1.4 預測
2. 非定態隨機過程的考量
2.1 虛假迴歸模型
2.2 Beveridge-Nelson 分解
Chapter 5 頻譜分析
1. 認識週期函數
1.1 正弦與餘弦函數
1.2 季節模型
2. 母體頻譜
2.1 自我共變異數產生函數
2.2 母體頻譜與其特徵
3. 母體頻譜的意義
3.1 母體頻譜的解釋
3.2 樣本週期圖
3.3 長期變異數
4. 母體頻譜的估計
4.1 長期變異數的估計
4.2 母體頻譜的估計
Chapter 6 單根檢定
1. 非定態分配理論
1.1 定態與非定態隨機過程變數
1.2 非定態變數的漸近分析
2. 傳統的單根檢定
2.1 DF 檢定
2.2 ADF 檢定
2.3 PP 檢定
2.4 KPSS 檢定
3. 較有效的單根檢定
3.1 除去趨勢化
3.2 ERS 檢定
3.3 有效的修正PP 檢定
Chapter 7 VAR 模型
1. SUR 模型與線性VAR 過程
1.1 SUR 模型
1.2 線性VAR 過程
2. VAR 模型的估計
2.1 OLS 與ML 估計
2.2 RGLS 估計
3. 定態的VAR 模型
3.1 預測
3.2 落後期p 選擇過程
3.3 Granger 因果關係
3.4 衝擊反應函數
3.5 預測誤差之變異數拆解
3.6 診斷檢定
4. 拔靴法
4.1 AR(p) 模型
4.2 VAR(p) 模型
Chapter 8 貝氏VAR 模型
1. 貝氏統計方法
1.1 貝氏理論與計算
1.2 線性迴歸模型
2. Gibbs 抽樣方法
2.1 線性迴歸模型的應用
2.2 Gibbs 抽樣的收斂
3. VAR 模型的應用
3.1 BVAR 模型
3.2 Minnesota 先驗
參考文獻
中文索引
英文索引
作者介紹
林進益
林進益
學歷：
國立中山大學財務管理博士
國立政治大學經濟學研究所碩士
東海大學經濟學系學士
經歷：
國立屏東大學財務金融學系副教授
致理商專國貿科講師
國立屏東商專財務金融科講師
國立屏東商業技術學院財務金融系副教授
著作：
財金統計學：使用R語言(五南)
經濟與財務數學：使用R語言(五南)
衍生性金融商品：使用R語言(五南)
林進益
學歷：
國立中山大學財務管理博士
國立政治大學經濟學研究所碩士
東海大學經濟學系學士
經歷：
國立屏東大學財務金融學系副教授
致理商專國貿科講師
國立屏東商專財務金融科講師
國立屏東商業技術學院財務金融系副教授
著作：
財金統計學：使用R語言(五南)
經濟與財務數學：使用R語言(五南)
衍生性金融商品：使用R語言(五南)
規格
誠品貨碼 / 2681866807002
ISBN13 / 9789577637604
ISBN10 / 9577637604
EAN貨碼 / 9789577637604
頁數 / 452
開數 / 16K
注音版 / 否
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
級別 / N:無
退貨說明
退貨須知：
- 依照消費者保護法的規定，您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意！猶豫期非試用期)，辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當，若原紙箱已遺失，請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外，切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度，本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費；請您先確認商品正確、外觀可接受，再行拆封，以免影響您的權利；若為產品瑕疵，本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，下列商品不適用七日猶豫期，除產品本身有瑕疵外，不接受退貨：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形，可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費)，或影響您的退貨權利，請您在拆封前決定是否要退貨：
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品，除商品本身有瑕疵外，退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
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